Que signifie interpréter un modèle ?
Pour réitérer, nous définissons l’interprétation du modèle (nouvelles approches) comme étant capable de rendre compte de l’équité (impartialité/non discriminatoire), de la responsabilité (résultats fiables) et de la transparence (pouvoir interroger et valider des décisions prédictives) d’un modèle prédictif – actuellement en ce qui concerne les problèmes d’apprentissage supervisé.
Qu’est-ce que l’interprétation de modèles dans l’apprentissage automatique ?
L’interprétation d’un modèle d’apprentissage automatique a deux façons principales de le voir : Interprétation globale : Examinez les paramètres d’un modèle et déterminez à un niveau global comment le modèle fonctionne. Interprétation locale : Regardez une prédiction unique et identifiez les caractéristiques menant à cette prédiction.
Comment décririez-vous un modèle de ML ?
Définition de l’apprentissage automatique L’apprentissage automatique porte bien son nom, car une fois que vous choisissez le modèle à utiliser et que vous l’ajustez (c’est-à-dire que vous l’améliorez par des ajustements), la machine utilisera le modèle pour apprendre les modèles de vos données. Ensuite, vous pouvez entrer de nouvelles conditions (observations) et cela prédira le résultat !
Qu’est-ce qui rend un modèle interprétable ?
Un modèle interprétable vous aide à comprendre et à prendre en compte les facteurs qui sont (non) inclus dans le modèle et à tenir compte du contexte du problème lors de la prise d’actions basées sur les prédictions du modèle . Amélioration de la généralisation et des performances. Une interprétabilité élevée conduit généralement à un modèle qui généralise mieux.
Comment décrivez-vous les modèles d’apprentissage en profondeur ?
L’apprentissage en profondeur est un type d’ apprentissage automatique et d’intelligence artificielle (IA) qui imite la façon dont les humains acquièrent certains types de connaissances. L’apprentissage en profondeur est un élément important de la science des données, qui comprend les statistiques et la modélisation prédictive .
Qu’est-ce que l’apprentissage profond en mots simples ?
L’apprentissage en profondeur est une fonction d’intelligence artificielle (IA) qui imite le fonctionnement du cerveau humain dans le traitement des données et la création de modèles à utiliser dans la prise de décision. … Aussi connu sous le nom d’ apprentissage neuronal profond ou de réseau neuronal profond .
Pourquoi le deep learning est une boîte noire ?
Le Deep Learning est une technique de pointe pour faire des inférences sur des données étendues ou complexes. En tant que modèle de boîte noire en raison de leur structure non linéaire multicouche, les réseaux de neurones profonds sont souvent critiqués pour être non transparents et leurs prédictions non traçables par les humains.
Les modèles de Deep Learning sont-ils des boîtes noires ?
Les modèles d’apprentissage en profondeur , par exemple, ont tendance à être des boîtes noires du premier type car ils sont hautement récursifs.
Qu’est-ce que la théorie de la boîte noire ?
En théorie des systèmes , la boîte noire est une abstraction représentant une classe de système ouvert concret qui peut être considérée uniquement en termes de ses entrées de stimuli et de ses réactions de sortie : … En d’autres termes, seul le comportement du système sera pris en compte.
Pourquoi l’IA est une boîte noire ?
La boîte noire AI est tout système d’intelligence artificielle dont les entrées et les opérations ne sont pas visibles pour l’utilisateur ou une autre partie intéressée. Une boîte noire , au sens général, est un système impénétrable. … Dans une situation, l’IA utilisée dans une application de recrutement s’est appuyée sur des données historiques pour sélectionner des professionnels de l’informatique.
Le Machine Learning est-il une boîte noire ?
Les algorithmes d’ apprentissage automatique tels que les réseaux de neurones « sont des boîtes noires » , explique Stéphane Mallat, éminent chercheur au Centre for Computational Mathematics (CCM) du Flatiron Institute.
La forêt aléatoire est-elle un modèle de boîte noire ?
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Comment interprétez-vous les modèles Random Forest ?
Une façon d’avoir un aperçu d’une forêt aléatoire consiste à calculer l’importance des caractéristiques, soit en permutant les valeurs de chaque caractéristique une par une et en vérifiant comment cela modifie les performances du modèle , soit en calculant la quantité d ‘ »impureté » (généralement la variance en cas de régression arbres et coefficient de Gini ou entropie au cas où…
Comment pouvons-nous arrêter le surajustement des forêts aléatoires ?
Pour éviter un ajustement excessif dans la forêt aléatoire , la principale chose que vous devez faire est d’optimiser un paramètre de réglage qui régit le nombre d’entités choisies au hasard pour développer chaque arbre à partir des données amorcées.
Comment savoir si mon modèle est en surajustement ?
Le surajustement est facile à diagnostiquer grâce aux visualisations de précision dont vous disposez. Si la « Précision » (mesurée par rapport à l’ensemble d’apprentissage) est très bonne et la « Précision de validation » (mesurée par rapport à un ensemble de validation) n’est pas aussi bonne, alors votre modèle est surajusté .
Comment savoir si ma forêt aléatoire est en surajustement ?
L’ algorithme Random Forest surajuste . La variance de l’erreur de généralisation diminue jusqu’à zéro dans la forêt aléatoire lorsque d’autres arbres sont ajoutés à l’ algorithme. Cependant, le biais de la généralisation ne change pas. Pour éviter le surajustement dans Random Forest, les hyper-paramètres de l’ algorithme doivent être réglés.